Analisis Regresi Linier Multilevel dengan Metode Restricted Estimation Maximum Likelihood (REML) untuk Data Pengukuran Berulang sebagai Kajian Model Pertumbuhan pada Kacang Tanah - Arie Purwanto; Umul Aiman (PLANTROPICA: Journal of Agricultural Science, 2022)
Guna membangun sebuah model matematika yang dapat memberikan gambaran terhadap pertumbuhan tanaman, dibutuhkan suatu analisis mempuni. Diharapkan dengan model yang dihasilkan mampu untuk membantu peneliti dan pihak lain dalam mengkaji pertumbuhan tanaman terutama kacang tanah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode research and development (R&D) dengan pendekatan eksperimen. Analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier multilevel sebagai pengembangan metode analisis dalam penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model linier berdasarkan model regresi linier multilevel. Metode estimasi restricted estimator maximum likelihood (REML) dipilih karena metode tersebut memiliki hasil estimasi parameter yang bersifat tak bias, dengan demikian dimungkinkan untuk memperoleh estimasi model yang jauh lebih baik. Penelitian dilakukan di Laboratorium Pertanian UMBY pada Oktober - November 2019. Berdasarkan variabel yang telah ditetapkan diperoleh sebanyak sembilan kombinasi model yang dapat dibentuk. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model multilevel lebih baik diterapkan dalam representasi model pertumbuhan kacang tanah.  Model terbaik didasarkan pada Akaike Information Criterion (AIC) terendah yang dihasilkan dari kombinasi model yang terbentuk. Selain itu ditemukan adanya Interclass Correlation (IC) sebesar 50,9% yang menunjukkan adanya perbedaan antar perlakukan yang diberikan.